主动轮廓模型的图像分割

第３５卷第１期

计算机学报

ｖ０１．３５Ｎｏ．１

２０１２年１月

ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ

Ｊａｎ．２０１２

一种基于主动轮廓模型的心脏核磁共振图像分割方法

刘利雄

马忠梅赵恒博姚宇华张

麒

（北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室

北京

１０００８１）

摘要

提出一种基于主动轮廓模型的左室壁内、外膜分割方法．首先构造了主动轮廓模型的广义法向有偏梯度

矢量流外力模型ＧＮＢＧＶＦ，作为对梯度矢量流（ＧＶＦ）的改进，该外力场同时保持了切线方向和法线方向有偏的扩散，具有捕捉范围大、抗噪能力强，且在弱边界泄漏等问题上性能突出．就左室壁内膜的分割而言，考虑到左室壁的近似为圆形的特点，引入了圆形约束的能量项，有利于克服由于图像灰度不均、乳突肌等而导致的局部极小．对于左室壁外膜的分割，采用内膜的分割结果初始化，即通过重新组合梯度分量来构造外力场．该外力场能够克服原始

梯度矢量流的不足，使得左室壁外膜边缘很弱时也能得到保持，可以自动、准确地分割外膜．实验结果表明，该方法能高效准确地分割左室壁内、外膜．

关键词心脏核磁共振图像；图像分割；主动轮廓模型；广义法向有偏梯度矢量流；形状约束

中图法分类号ＴＰ３９１

ＤＯＩ号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１

基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法

第31卷第5期2011年5月

文章编号：1001－9081（2011）05－01205－04

计算机应用

JournalofComputerApplicationsVol．31No．5May2011

doi：10．3724/SP．J．1087．2011．01205

基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法

曹

洁，曾庆红，王进花

（兰州理工大学计算机与通信学院，兰州730050）

(zengqinghong_2008@126．com)

要：标准粒子滤波（SPF）是解决非线性、非高斯模型系统跟踪问题的典型方法，然而粒子更新过程严格依赖

于参数的选取，且不能处理曲线拓扑结构的变化。鉴于此，提出基于几何主动轮廓模型的粒子滤波（PF）算法。利用

摘

水平集技术处理轮廓曲线拓扑结构变化，改进重采样技术，增加粒子多样性。实验结果表明，该算法是有效可行的，并

具有更强的适应性。提高了非线性系统状态的估计精度，

关键词：几何主动轮廓模型；粒子滤波；目标跟踪；重采样

中图分类号：TP751．1；TP391．41文献标志码：A

Particlefiltertrackingalgorithmbasedongeometricactivecontours

CAOJie

MATLAB 软件使用简介

MATLAB 是一个功能强大的数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场，现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。

一、MATLAB 的工作界面

启动MATLAB后, 出现MATLAB命令窗口，空白区域是MATLAB 的工作区, 在此可输入和执行命令。

二、 MATLAB 操作的注意事项

? 在工作区输入MATLAB命令后, 按下Enter键才能执行命令。 ? MATLAB 是区分字母大小写的。

? 如果不想显示结果，只要在所输入命令的后面加上一个分号“；”即可。

如：x= 2 + 3 ↙ x=5

x = 2 + 3 ; ↙ 不显示结果5

? 如果一个表达式一行写不下，可以在行尾键入“...”来换行。

如：q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5) ...

-5+1/2-567

? 命令行与M文件中的百分号“%”标明注释。

三、MATLAB的变量与表达式

? MATLAB的变量名

MATLAB的变量名是用一个字母

偏微分方程与图像处理

(GAC的水平集方法)

实验二 GAC的水平集方法

一 实验目的

采用GAC模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓，以便有效地进行分割。

二 原理分析

推广GAC模型的水平集方法对应的PDE为：

?u?t?????gc?u??g??u?gk?u （3.31）

按照上式，曲线运动将受两种“力”的支配，第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动（gc?u?gk?u），不过它的强弱还要受到因子g(?I)的影响。

?I为图象I(x,y)的梯度模值，函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。

因为图象梯度模值?I在图象的边缘附近有较大值，从而使g(?I)取极小的值，故在图象边缘附近，该作用力将会变的很小，因此有时将边缘函数g(?I)称之为边缘停止函数。常数c的作用是加速曲线向内部收缩。

????第二种力来自于g的梯度?g?(?1,?2)，它是一种不论当前C的局部是在对象内部或外部，????都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而?g??u总是使曲线向着更接近于边界线的方向运

动，最终达到贴近对象边界的稳定状态。

由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。

采用单边迎风方案，根据（1.76）式的数值方案实现上

《高分谱遥感图像分割》

实习报告

姓名：孟烈 班级：064131 学号：20131002235 老师：喻鑫 时间：2015/11/19

任务一：基于区域的影像分割处理

利用eCognition软件，处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法，对每种方法设置其不同参数，得到不同参数设置下的分割结果。具体要求：

1）每种分割方法不同参数设置情况下，展示其相应的分割结果，包括：整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。

2）分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响，给出有关结论。

打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式，另一种是【Rule Set Mode】，称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制，但是提供的功能有限，而且不能建立规则集；因此这里选择规则开发模式。

在主界面右边的【Process Tree】里，右键然后选择【Apeend New】，在弹出的【Edit Process】对话框里

1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 201—201学年 第 学期 ）

课程名称：图形图像基础 开课实验室： 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名： 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容

目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。

内容：

1. 通过数学形态学实现边界提取。

2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化；

3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直线。

二、要求

1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。

5. 使用Matlab中的edge函

数学实验报告

实验二 图像轮廓线提取技术

学 院 专 业 姓 名 学 号

成绩单序号 提交日期

一、实验目的

1.了解对matlab的图像处理功能，掌握基本的图像处理方式；

2.掌握imread，imshow，imwrite，subplot，title等的基本使用方法。 3.掌握图像轮廓线提取的简单方法并上机实现。

4.了解matlab自带的边界检测算子的使用，提高对复杂图像处理的能力。

二、实验要求

1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析，并与MATLAB自带的边缘检测做对比。

2．提出其它的轮廓线提取方法，与简单阈值法进行比较分析。

三、实验过程

1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调

整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析。

⑴灰度图的轮廓线提取，M文件代码： function gray(pix,n) %灰度图的轮廓线提取

A=imread(pix); %读取指定的

生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany

周东浩

浩

论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的，形成一个u形，我们称这种方法 是u-net

优点：使用的样本少，速度快，效果更好 (对比滑窗卷积网络)

Company Logo

滑窗法的原理：滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点：①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点：①很慢，因为网络要为每个块运行，重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得

Company Logo

u-net

Com